基于时间加权A-T模型的学者相似度计算研究

摘要：

[目的/意义]通过学者相似度计算可以基于学科知识和研究领域实现关联科研人员的推荐,但以往研究中往往忽略时间对于知识累积和知识创新的影响,因此提出基于时间加权A-T模型的学者相似度计算方法,从而提高学者推荐的精确性.[方法/过程]以1999-2019年中国知网论文数据库中图书情报与数字图书馆类别下的数据为例,在A-T模型的基础上提出时间加权思想,结合基于遗忘曲线的时间关注度和基于发文间隔的稳定性衡量学者在某个研究主题下的重要度,后通过余弦相似度计算学者与学者之间的相似度.[结果/结论]发现基于时间加权A-T模型计算得到的相似度能够有效识别近年来研究领域和主题相近的学者,为在考虑时间因素的前提下探究学者与学者、学者与主题之间的关系提供了新思路,可以为学者之间的合作推荐以及主题的发现和创新提供有效帮助.

关键词：时间加权;A-T模型;学者相似度;学者推荐

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分类号：G353.1(情报学、情报工作)

资助基金：华东师范大学"幸福之花"先导研究基金项目"大数据视阈下基于学术共同体的人文社科学术评价与促进研究"编号:2019ECNU-XFZH016

在线出版日期：2021-10-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：170-177,160